A Markov Model for Batch-Based Opportunistic Routing in Multi-Hop Wireless Mesh Networks
Notice bibliographique
Résumé
Opportunistic routing is a promising technique that has been proposed for wireless mesh networks. It achieves significant performance gains under unstable wireless links since it can take advantage of the broadcast nature of the wireless medium. Many protocols of opportunistic routing have been proposed to increase transmission reliability and network throughput. Instead of using a dedicated next hop, opportunistic routing can consider multiple downstream nodes as potential forwarders. The decision of which nodes being chosen to forward packets is made by the coordination schema. Although the coordination helps opportunistic routing to deliver opportunistic gains, it requires a batch-based schedule to minimize the cost, which may prevent spatial channel reuse and thus under utilize wireless media. In this paper, we explain the fundamental idea of opportunistic routing and propose a discrete-time Markov chain as a general model to map the transmission process. It demonstrates how to map batch-based packet transmissions in the network with state transitions in a Markov chain. Our model considers the pipelined data transfer and evaluates opportunistic routing under different wireless networks in terms of the expected number of transmissions and time slots. It shows both the pros and cons of opportunistic routing and thus helps in the design of future protocols of opportunistic routing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».